Examen de la publicité - Shaip

Qu'est-ce que l'IA biaisée et comment éliminer l'IA biaisée dans l'IA conversationnelle ?

PDG et co-fondateur de Shaip, Vatsal Ghiya a 20 ans d'expérience dans les logiciels et services d'IA pour la santé et permet la mise à l'échelle à la demande des processus commerciaux avec des initiatives d'apprentissage automatique et d'IA. Cette fonctionnalité invitée, Vatsal Ghiya a partagé des informations clés sur la façon d'éliminer les biais dans l'IA conversationnelle.

La clé à retenir de l'article est-

  • Selon les statistiques, le taux de précision de la récupération des résultats par recherche vocale sur les hommes américains est de 92 %, mais cela descend à 79 % et 69 % pour les femmes américaines blanches et les femmes américaines mixtes. Ceci est un exemple classique de Bias AI.
  • Certains exemples concrets de l'IA biaisée incluent Amazon et Facebook où les hommes ont été davantage favorisés lors du recrutement sur Amazon et Facebook ciblent le client en fonction de son sexe, de sa couleur et de sa religion. Ce biais dans l'IA est causé par trois raisons, à savoir les données, les personnes et la technologie.
  • Pour éliminer le biais de l'IA de toute application et de tout système, les organisations peuvent suivre des mesures telles que la certification des sources et de la qualité des données, la surveillance du modèle en temps réel et l'analyse de la diversité des données avant d'utiliser l'IA dans leurs opérations.

Lire l'article complet ici :

https://www.theadreview.com/meet-vatsal-ghiya/

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